[发明专利]航天器在轨泄漏定位方法和系统在审
| 申请号： | 201811438542.1 | 申请日： | 2018-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN109870276A | 公开（公告）日： | 2019-06-11 |
| 发明（设计）人： | 樊程广;赵勇;杨磊;陈勇;刘贤锋;赵光玖 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G01M3/24 | 分类号： | G01M3/24 |
| 代理公司： | 长沙智嵘专利代理事务所(普通合伙) 43211 | 代理人： | 刘宏 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种航天器在轨泄漏定位方法及系统，该方法包括：在加强筋薄板结构上设置阵列传感器以接收泄漏源位置产生的声波信号并采集声波信号；对采集的声波信号进行时域处理；对经时域处理后的声波信号执行时间反转过程以输出可视化图像；根据图像中的特征确定泄漏源的位置。本发明通过基于声学时间反转的接触式检测方式，在加强筋薄板结构上设置阵列传感器，利用阵列传感器实时接收声波信号并采集声波信号，通过对所采集的声波信号进行信号处理实现对泄漏源的成像定位，可解决航天器加强筋薄板结构受高速运行空间碎片撞击发生泄漏无法快速检测和准确定位的问题，检测结果更直观、更精确，从而提高航天器在轨运行的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 声波信号 航天器 阵列传感器 薄板结构 加强筋 泄漏源 采集 时间反转 时域处理 泄漏定位 接触式检测 可视化图像 成像定位 高速运行 检测结果 空间碎片 快速检测 实时接收 特征确定 信号处理 在轨运行 准确定位 声学 泄漏 直观 图像 输出 | ||
【主权项】：
1.一种航天器在轨泄漏定位方法，其特征在于，用于对航天器的加强筋薄板结构(1)的泄漏源(10)位置进行接触式检测，该方法包括：在加强筋薄板结构(1)上设置阵列传感器(2)以接收泄漏源(10)位置产生的声波信号并采集声波信号；对采集的声波信号进行时域处理；对经时域处理后的声波信号执行时间反转过程以输出可视化图像；根据图像中的特征确定泄漏源(10)的位置。
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- 本实用新型公开了一种阀门用漏水监测装置，包括阀门本体和监测箱，所述监测箱固定连接在阀门本体的外侧壁上，所述监测箱内壁上固定连接有两个第一安装板，且两个第一安装板之间连接有同一个超声波检测仪，两个所述第一安装板上均开设有螺纹孔，且螺纹孔内螺纹连接有螺杆，所述螺杆的一端转动连接有圆形夹板，且圆形夹板与超声波检测仪的侧壁相抵，所述螺杆远离圆形夹板的一端固定连接有转钮，所述超声波检测仪的上端电性连接有连接线，且连接线远离超声波检测仪的一端连接有检测探头。本实用新型运用超声波的技术对阀门是否漏水进行检测，实现快速的判断，以满足日常生活的使用。
- 可进行路面标记的漏水检测仪-201821497394.6
- 殷英荣;胥海勇 - 常州宏昇电子科技有限公司
- 2018-09-13 - 2019-07-26 - G01M3/24
- 本实用新型提供一种可进行路面标记的漏水检测仪，包括：光电手柄及路面标记装置；路面标记装置包括：贯通内线、导向管及位于导向管内的标记棉球，当按压柄被按下时，贯通内线将标记棉球自导向管内推出并接触路面。使得检修人员在测量时，可依据实际测量情况即时的标注在地面上，操作方式只需要检修人员压动按压柄即可在地面将需要记忆的点记录下来，操作简单的同时不会影响漏水检测仪的使用，也可将路面标记装置挂载在其他漏水检测仪进行使用，结构简单、操作简便、标记及时有效，省时省力。
- 一种充气柔性体漏点智能检测装置-201822229399.7
- 谭振中;陈芒;阳建华 - 湖南航天远望科技有限公司
- 2018-12-28 - 2019-07-26 - G01M3/24
- 本实用新型提供一种充气柔性体漏点智能检测装置。所述充气柔性体漏点智能检测装置包括机器人平台、漏点检测模块和地面站，所述机器人平台下端设有负压轮，所述机器人平台沿其水平一侧设有悬臂；所述漏点检测模块活动连接于所述悬臂末端，且其检测方向与负压轮设置方向相同；所述地面站与所述机器人平台和漏点检测模块通讯连接。与相关技术相比，本实用新型提供的充气柔性体漏点智能检测装置采用了模块化的设计思想，具备配置简单、运行可靠的特点，能够快速有效的检测到充气柔性体表面的漏气缺陷并作标记，检测过程中不需要人工干预，且能多台机器人协同合作。
- 一种基于声发射信号的金属压力容器泄漏的在线检测方法-201910304138.3
- 屈剑锋;胡英杰;王泽平;郑远;曹珊珊 - 重庆大学
- 2019-04-16 - 2019-07-23 - G01M3/24
- 本发明公开了一种基于堆叠降噪自编码器的金属压力容器声发射泄露在线检测方法。包括以下步骤：首先通过声发射传感器采集激励产生的各类声发射信号，并进行数据预处理；确定SDAE网络参数，设定合适的代价函数及优化策略；对SDAE网络进行无监督预训练，直到训练完所有的降噪自编码器；采用BP算法微调网络权值和偏置等参数，直到达到预期的准确率；建立LS‑SVM多分类器模型，确定多分类器的核函数及组合编码方法，利用粒子群优化算法找到分类器的最优参数；将训练好的LS‑SVM分类器作为SDAE网络的分类层，得到最终的SDAE‑LS‑SVM网络。最后对金属压力容器进行在线泄漏检测，将声发射传感器采集的数据处理后输入训练好的网络进行在线检测，得到压力容器的泄漏检测结果。
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